基于机器视觉和SVM的AOD炉终点预测方法
来源期刊：冶金自动化2012年第6期
论文作者：韩顺杰 尤文 马海涛 孙明超
文章页码：20 - 23
关键词：AOD炉;机器视觉;火焰特征;支持向量机;
摘 要：针对AOD炉冶炼中低碳铬铁合金工艺过程终点判别依靠人工看火操作的难题,提出了利用机器视觉技术模拟传统人工看火过程进行终点判别的方法。利用灰度级提取AOD炉口火焰特征,采用支持向量机(SVM)算法实现图像特征的训练和测试,对比了3种核函数的测试精度。实验结果表明,采用机器视觉技术提取火焰图像特征并与支持向量机结合的方法能够有效识别冶炼终点,并具有较好的识别精度。
韩顺杰，尤文，马海涛，孙明超
长春工业大学电气与电子工程学院
摘 要：针对AOD炉冶炼中低碳铬铁合金工艺过程终点判别依靠人工看火操作的难题,提出了利用机器视觉技术模拟传统人工看火过程进行终点判别的方法。利用灰度级提取AOD炉口火焰特征,采用支持向量机(SVM)算法实现图像特征的训练和测试,对比了3种核函数的测试精度。实验结果表明,采用机器视觉技术提取火焰图像特征并与支持向量机结合的方法能够有效识别冶炼终点,并具有较好的识别精度。
关键词：AOD炉;机器视觉;火焰特征;支持向量机;
